1.基本语法

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粒子群算法的起源

粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization[PSO])是一种基于群体智能的启发式全局搜索算法，因为我的毕业设计需要用到，学习整理一下。

求函数最优值的问题，即求函数的最大或者最小值。粒子群算法通过粒子间的竞争和协作以实现在复杂搜索空间中寻找全局最优点。它具有易理解，易实现，全局搜索能力强等特点，倍受科学与工程的领域的广泛关注，已经成为发展最快的智能优化算法之一。

PYSWARMS是用python编写的一个可扩展的，用于研究粒子群算法(particle swarm optimization[PSO])的工具包。

它适用于群体智能研究人员，从业者，学生，因为PYSWARMS拥有完善的优秀的接口，非常容易在问题中实施PSO算法。

本项目解决的问题：

工业上光纤测温仪配有自带的桌面上位机，此上位机是用C++语言编写，在测温的过程中，温度数据会每隔一秒记录一次，写入TXT文件。本项目将此TXT文件中的数据通过Python发送到服务器，并且在服务器上建立WEB接口，使用户可以通过WEB访问。

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import pandas as pd
reviews = pd.read_csv("data/wine-reviews/winemag-data-130k-v2.csv", index_col=0)
pd.set_option("display.max_rows", 5)

能够选择一张表中的某些数据是一个极其重要的操作，如果你连这个都不会的话，后面的处理根本就不可能实现了。

Python语言自带的索引，切片方法

原生的Python提供了很多优秀的方法来索引数据，pandas继承了这些方法，考虑这个DataFrame

在大多数数据分析项目中第一步往往是读取数据文件，在这个教程中，你将分别通过手动和读取数据文件来创建Series和DataFrame对象。

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import pandas as pd

创建数据

在pandas中有两个核心的对象: DataFrame 和 Series

一个DataFrame是一张表格，每个元素有行和列来确定

举例如下：是一个简单的DataFrame

这篇文章用来记录使用linux时遇到的各种BUG与解决方案

单变量线性回归——Pytorch实现

吴恩达老师机器学习课程中的线性回归采用的是Matlab编写的，我用Pytorch实现一遍。

x_train是房子大小

y_train是房子售价

最终目标是预测y_train

这是一篇去年的老文章了，我的博客的域名从xujh.top->ikeji8.com->xujh.top，建站程序从wordpress变为了typecho静态博客。最近，我将把之前的文章慢慢迁移过来

最近我的博客新开了，一直在申请Google AdSense， 结果申请一次被拒一次，google发邮件说我的内容太少了， 这就让我很不爽了，虽然被拒绝的原因可能是其他的比如网站建站时间短等等，但是我还是想瞬间把我的博客的内容给增加上去，再一看，群里那些基友用的都是wordpress建站，OK，造个小爬虫吧！ 虽然网上有自动采集文章的插件，但是你不觉得那个太low了吗！(虽然我的爬虫也很low) 好了，闲话少说，进入主题。

编写SQL语句需要对基础数据库的设计有良好的理解，不知道什么信息存储在什么表中，表之间如何相互关联以及行内数据如何分解，是不可能编写出高效的SQL的。本博客关于数据库这一系列文章是我花了半天时间学习了《MySQL必知必会》这本书的基础上，产生的学习笔记，记录在博客上，以便于将来查找阅读。那本书讲的是MySQL，我这里用的是sqlite3，书中的命令会有微小修改。

安装sqlite3

可以从这里下载https://www.sqlite.org/download.html

创建表

系列教程将围绕实例：随身物品推销商使用的订单录入系统。需要6个表：